AI do końca 2026 roku może już wyczerpać możliwości infrastruktury data center
Już w ciągu najbliższych miesięcy, bieżącego roku, infrastruktura data center może osiągnąć punkt krytyczny. Goldman Sachs prognozuje, że obłożenie centrów danych wzrośnie z 85 proc. w 2023 roku do ponad 95 proc. w 2026 roku. Głównym powodem jest gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji, która wymaga zupełnie nowej generacji centrów danych – bardziej energochłonnych, gęstszych technologicznie i znacznie trudniejszych w utrzymaniu niż tradycyjne obiekty chmurowe.
Wyścig o moc obliczeniową
– Globalny boom na sztuczną inteligencję coraz mocniej zmienia branżę data center. Jeszcze kilka lat temu centra danych projektowano przede wszystkim pod potrzeby tradycyjnych usług chmurowych oraz kolokacyjnych. Dziś coraz częściej stają się one infrastrukturą krytyczną dla modeli AI, obliczeń wysokiej wydajności (HPC) oraz generatywnej sztucznej inteligencji. Problem w tym, że tempo wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową zaczyna przewyższać możliwości techniczne istniejącej infrastruktury. Stąd same date center muszą ewoluować, by nadążyć za rosnącym zapotrzebowaniem – mówi Andrzej Bocheński, Dyrektor Działu Data Center z Polcom.
Według Goldman Sachs Research obłożenie infrastruktury data center może wzrosnąć z ok. 85 proc. w 2023 roku do ponad 95 proc. już w 2026 roku. Z kolei McKinsey szacuje, że świat będzie musiał zainwestować aż 5,2 bln USD w centra danych do 2030 roku wyłącznie pod potrzeby AI.
Dynamicznie rośnie także sam rynek infrastruktury AI. Według MarketsandMarkets jego wartość osiągnie 394,5 mld USD do 2030 roku przy średniorocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 19,4 proc. Jeszcze szybciej ma rosnąć segment AI data center – z 236,44 mld USD w 2025 roku do 933,76 mld USD w 2030 roku, przy CAGR wynoszącym 31,6 proc.
AI napędza również rynek półprzewodników. TSMC prognozuje, że globalny rynek chipów przekroczy 1,5 bln USD do 2030 roku głównie dzięki rozwojowi AI i high-performance computing.
Polska rośnie razem z rynkiem AI data center
Na tym tle coraz większe znaczenie zyskuje Polska. Z danych firmy Audytel wynika, że całkowita powierzchnia komercyjnych centrów danych w Polsce przekroczyła już 119 tys. mkw., a kolejne ponad 50 tys. mkw. pozostaje w budowie. Polska jest dziś największym rynkiem data center w Europie Środkowo-Wschodniej i jednym z sześciu największych w Europie pod względem liczby obiektów. Rynek rozwija się w tempie kilkunastu procent rocznie, napędzany przez rozwój chmury, AI oraz inwestycje hyperscalerów. Ekspert Polcom podkreśla jednak, że centra danych projektowane pod AI znacząco różnią się od tradycyjnych obiektów budowanych z myślą o klasycznych usługach IaaS.
– Jeszcze do niedawna standardowe centra danych były projektowane głównie pod stabilne środowiska chmurowe, aplikacje biznesowe czy klasyczne usługi kolokacyjne. AI całkowicie zmienia ten model. Dziś mówimy już nie o kilku kilowatach na rack, ale często o 30, 50 czy nawet ponad 100 kW. To oznacza konieczność budowy zupełnie nowej klasy infrastruktury – wskazuje Andrzej Bocheński z Polcom.
Tradycyjne data center mogą nie wystarczyć
Tradycyjne centra danych były tworzone głównie pod środowiska CPU i klasyczne obciążenia biznesowe. Typowa gęstość mocy wynosiła zwykle od 3 do 8 kW na rack. Priorytetem była wysoka dostępność, stabilność usług oraz efektywność kosztowa.
W przypadku infrastruktury AI sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Nowoczesne serwery GPU wykorzystywane do trenowania modeli sztucznej inteligencji generują wielokrotnie większe zapotrzebowanie na energię oraz chłodzenie. Zmienia się zarówno sama architektura obiektów, jak i sposób projektowania sieci, systemów chłodzenia czy całego zaplecza energetycznego. Coraz większego znaczenia nabiera ultraszybka komunikacja między serwerami GPU oraz infrastruktura zdolna obsługiwać ogromne wolumeny danych w czasie rzeczywistym.
Ekspert Polcom zwraca uwagę, że rozwój AI powoduje również rosnącą presję regulacyjną. Coraz większe znaczenie mają kwestie efektywności energetycznej, ESG, odzysku ciepła oraz zgodności z regulacjami UE, takimi jak NIS2, DORA czy CSRD.
Przeczytaj także: Świadomość sztucznej inteligencji. Czy roboty już czują?
Last Updated on 16 lipca, 2026 by Anastazja Lach